過去の時系列データを用いて,将来の時系列を予測・推定する問題 (課題) は様々な実応用上重要です。リザバーコンピューティング (RC) は、このような問題に適した機械学習法 (ニューラルネットワークの学習法) であり近年注目されています。RCは線形な学習モデルであることから、学習が高速かつ容易で広い実応用が期待できます。本格的な機械学習の導入を行う前の検証としてRCを使うことも考えられます。
本講座では、時系列予測の一般的な機械学習法・ニューラルネットワークの初歩から始め、RCの特徴、学習/予測の仕組み、実装例の紹介、学習と予測のデモンストレーション、数理的な性質 (RCのための十分条件) 、具体的な応用例の紹介、最新の研究状況と展望までを分かりやすく解説します。
- はじめに:時系列予測の機械学習
- 教師あり学習の初歩:最小二乗法
- ニューラルネットワーク
- リカレントニューラルネットワーク
- リザバーコンピューティングの特徴,他の方法との比較
- リザバーコンピューティング
- データの準備 (教師データとテストデータ)
- 学習と予測の方法
- 実装例の紹介 (過学習とハイパーパラメタの設定)
- 学習と予測のデモンストレーション
- 数理的な性質
- 応用例:非線形システムの状態推定の紹介
- 発展:少量のデータを用いた学習 (転移学習)
- まとめ
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
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アカデミック割引
- 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)
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- 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
- 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
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